公开(公告)号：CN109848221B

公开(公告)日：2019-12-31

申请号：CN201811569043.6

申请日：2018-12-21

Applicant: 东北大学

Inventor： 彭文 ,  许楠 ,  陈小睿 ,  孙杰 ,  丁敬国 ,  李旭 ,  张殿华

IPC: B21B37/00 ,  B21B37/16 ,  B21B37/74 ,  B21B37/58 ,  B21B37/46

Abstract: 本发明提出一种热连轧轧制全流程负荷分配方法，流程包括：确定生产计划中的PDI数据、轧线基本参数以及轧辊数据；确定轧制过程的工艺和设备限制条件；分别计算加热炉加热能耗和轧制总能耗；将加热炉加热能耗与各道次/机架轧制能耗求和，得到总能耗；用单纯性替换算法求出总能耗的最小值；计算控制目标的值；直至满足所有轧制过程的工艺和设备限制条件，得到能耗最小值，输出耗能最小时对应的出炉温度和各道次/机架的出口厚度；本发明安全可高，计算精度高，从热连轧全加热炉加热能耗和轧制过程轧制能耗两个方面综合考虑，通过目标函数的求解最终确定加热炉出炉温度和各机架的出口厚度，从而达到了降低生产过程能耗的目的。

公开(公告)号：CN118155066A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410265339.8

申请日：2024-03-08

Applicant: 东北大学

Inventor： 彭文 ,  胡玉龙 ,  陈小睿 ,  陈世译 ,  孙杰 ,  张殿华

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/32 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明的基于迁移学习和改进YOLOv5的轧辊表面缺陷识别方法，包括：采集带钢缺陷图片和轧辊表面缺陷图片；对缺陷图片进行数据增强；制作带钢缺陷图片数据集和轧辊表面缺陷图片数据集；构建基于改进YOLOv5的带钢缺陷检测模型；使用带钢缺陷图片的训练集数据对改进YOLOv5的带钢缺陷检测模型进行训练；使用带钢缺陷图片的测试集数据对改进YOLOv5的带钢缺陷检测模型进行验证；以带钢缺陷图片数据集为源域，以轧辊表面缺陷图片数据集为目标域，进行迁移学习获得轧辊表面缺陷识别模型；将轧辊表面缺陷图片数据集的测试集数据输入到轧辊表面缺陷识别模型对缺陷进行判定，得到判定结果。

公开(公告)号：CN109848221A

公开(公告)日：2019-06-07

申请号：CN201811569043.6

申请日：2018-12-21

Applicant: 东北大学

Inventor： 彭文 ,  许楠 ,  陈小睿 ,  孙杰 ,  丁敬国 ,  李旭 ,  张殿华

IPC: B21B37/00 ,  B21B37/16 ,  B21B37/74 ,  B21B37/58 ,  B21B37/46

Abstract: 本发明提出一种热连轧轧制全流程负荷分配方法，流程包括：确定生产计划中的PDI数据、轧线基本参数以及轧辊数据；确定轧制过程的工艺和设备限制条件；分别计算加热炉加热能耗和轧制总能耗；将加热炉加热能耗与各道次/机架轧制能耗求和，得到总能耗；用单纯性替换算法求出总能耗的最小值；计算控制目标的值；直至满足所有轧制过程的工艺和设备限制条件，得到能耗最小值，输出耗能最小时对应的出炉温度和各道次/机架的出口厚度；本发明安全可高，计算精度高，从热连轧全加热炉加热能耗和轧制过程轧制能耗两个方面综合考虑，通过目标函数的求解最终确定加热炉出炉温度和各机架的出口厚度，从而达到了降低生产过程能耗的目的。

公开(公告)号：CN115081278B

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202210671987.4

申请日：2022-06-15

Applicant: 东北大学

Inventor： 彭文 ,  张丽 ,  文红博 ,  孙佳楠 ,  吴豪 ,  陈小睿 ,  孙杰 ,  张殿华

IPC: G06F30/23 ,  G06F30/10 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明提供了一种板带轧制过程轧件断面温度预测方法，涉及轧钢自动控制技术领域。该方法首先确定轧件进行边部感应加热过程有限元模型的建模参数及影响轧件断面温度的各影响因素取值范围，进而对模型进行建立、求解，根据数值模拟结果提取轧件断面温度参数数据；安排数值模拟实验，重复建立求解多组轧件进行边部感应加热过程有限元模型，分析所述各影响因素对轧件断面温度参数的影响规律，提取多组轧件断面温度参数数据进行轧件断面温度参数函数拟合；将数值模拟实验安排的每组影响因素的数值代入轧件断面温度参数函数确定轧件断面分区位置，提取轧件断面温度数据进行轧件断面温度函数拟合，精准预测了边部感应加热后轧件断面温度分布。

公开(公告)号：CN115081278A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210671987.4

申请日：2022-06-15

Applicant: 东北大学

Inventor： 彭文 ,  张丽 ,  文红博 ,  孙佳楠 ,  吴豪 ,  陈小睿 ,  孙杰 ,  张殿华

IPC: G06F30/23 ,  G06F30/10 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明提供了一种板带轧制过程轧件断面温度预测方法，涉及轧钢自动控制技术领域。该方法首先确定轧件进行边部感应加热过程有限元模型的建模参数及影响轧件断面温度的各影响因素取值范围，进而对模型进行建立、求解，根据数值模拟结果提取轧件断面温度参数数据；安排数值模拟实验，重复建立求解多组轧件进行边部感应加热过程有限元模型，分析所述各影响因素对轧件断面温度参数的影响规律，提取多组轧件断面温度参数数据进行轧件断面温度参数函数拟合；将数值模拟实验安排的每组影响因素的数值代入轧件断面温度参数函数确定轧件断面分区位置，提取轧件断面温度数据进行轧件断面温度函数拟合，精准预测了边部感应加热后轧件断面温度分布。